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目录 1

第1章 为什么要研究统计 1

商业中的统计技术方法应用 1

“统计”一词的两层含义 2

总体和样本 2

统计在商业中的应用 3

概率与统计的联系 4

掌握概念 5

答案 6

第2章 描述性统计 7

平均数、中位数、众数的计算 7

平均数 7

中位数 8

众数 9

离散度的衡量：方差、标准差 10

方差 12

标准差 13

频数直方图 16

分组资料 19

直方图 23

其他图形 25

掌握概念 32

实际应用 33

答案 35

第3章 概率及假设检验入门 39

硬币抛掷 39

概率计算 40

阶乘应用 42

零假设和备择假设 45

假设检验 45

避免第一类错误和第二类错误 46

掌握概念 50

实际应用 50

答案 52

第4章 概率计算 55

概率解释 55

赌博中的概率解释 56

概率空间 56

事件概率 59

事件发生的概率 59

事件不发生的概率 60

不相容事件的概率 61

相容事件的概率 63

乘法原理 67

重复抽样 68

不重复抽样 69

排列 71

组合 72

掌握概念 81

实际应用 82

答案 85

第5章 条件概率 89

如何计算条件概率 90

独立事件 93

掌握概念 96

实际应用 97

答案 99

第6章 随机变量 101

概率函数 102

期望 107

方差 109

伯努里试验 112

总和方差 114

随机样本 116

如何计算平均值 119

大数定理 121

掌握概念 121

实际应用 122

答案 123

第7章 二项分布、泊松分布与超几何分布 125

二项分布 125

如何计算二项分布随机变量的期望值和方差 128

二项分布应用 129

泊松分布 131

如何计算成功比例 131

泊松分布的其他应用 133

如何计算服从泊松分布的随机变量的期望值和方差 133

超几何分布 134

掌握概念 136

实际应用 136

答案 138

第8章 正态分布及其相关分布 141

钟形曲线 141

连续随机变量 143

连续累积分布函数 144

连续概率密度函数 145

连续随机变量密度函数的定义 148

连续随机变量的期望值和方差 149

正态分布的性质 150

正态分布 150

正态随机变量的叠加性质 151

标准正态分布 152

中心极限定理 156

X2分布 162

t分布 164

F分布 165

掌握概念 166

实际应用 167

答案 169

第9章 两个随机变量的抽样分布 172

联合概率函数 172

随机变量的边际密度函数 174

条件概率函数 175

独立的随机变量 177

协方差和相关系数 178

协方差 178

相关系数 179

随机变量的完全相关 180

和的方差 181

掌握概念 183

实际应用 183

答案 186

第10章 统计估计 190

总体均值的估计 191

极大似然估计 192

一致估计量 193

无偏估计量 193

掌握概念 194

实际应用 195

答案 196

第11章 置信区间 199

总体方差已知时，总体均值置信区间的计算 200

用t分布计算置信区间 202

方差置信区间的计算 205

两个总体均值之差的置信区间的计算 206

掌握概念 209

实际应用 209

答案 210

第12章 民意调查和抽样方法 212

民意调查 212

挑选样本的方法 213

运用正态分布 215

比例的区间估计 215

二项分布的运用 215

样本容量与误差范围分析 219

抽样方法 222

整群抽样 222

分层抽样 223

随意抽样 223

掌握概念 224

实际应用 225

答案 225

第13章 假设检验 228

检验统计量 229

检验原假设 230

避免第一类错误和第二类错误 230

总体均值的检验 233

单侧检验 236

成数的假设检验 237

均值之差的检验 239

统计显著与重要性 241

成对样本 242

两个比例之差的检验 243

卡方检验 246

列联表 246

寻找检验统计量 247

卡方检验的运用 249

拟合优度检验 251

掌握概念 253

实际应用 254

答案 256

几个均值的检验 260

第14章 方差分析 260

平方和 263

总平方和 265

误差平方和 266

组间平方和 266

平均的离差平方和 267

方差分析表 267

进行方差分析时应注意的两个问题 268

各组样本容量不同时的方差分析 268

两因素方差分析 270

行平方、列平方和以及误差平方和 272

两因素方差分析表 274

掌握概念 277

实际应用 278

答案 281

回归线 286

第15章 简单线性回归 286

回归线的计算 293

回归线的精度 296

相关系数 299

回归中的统计分析 301

y的预测值 307

预测y时应注意的四个问题 307

预测因变量的值 308

残差分析 310

对数曲线的转换 314

掌握概念 317

实际应用 318

答案 322

多元回归运用举例 328

多个自变量 328

第16章 多元线性回归 328

简单回归与多元回归的两个不同点 330

多元回归输出的结果 330

R2的取值 331

F统计量 333

单个系数的检验 334

回归模型的进一步分析 335

掌握概念 337

实际应用 338

答案 344

第17章 非参数统计 351

符号检验 352

费利德曼Fr检验 353

威尔科克森等级和检验 355

克鲁斯卡尔—沃利斯H检验 356

威尔科克森带符号的等级检验 357

掌握概念 359

实际应用 359

答案 364

第18章 商业数据 366

国内生产总值 366

在测度国内生产总值时应注意的几个问题 367

价格指数 370

消费者价格指数 373

生产者价格指数 375

时间序列数据 376

时间序列的构成分量 378

通过计算移动平均数来确定长期趋势 378

如何用回归分析方法来确定趋势分量 381

指数平滑 384

季节性调整 386

季节性调整的必要性 386

移动平均数比率法 387

掌握概念 391

实际应用 392

答案 394

第19章 决策理论 405

决策树 406

目标变量 407

收益矩阵表 407

期望收益 409

掌握概念 411

实际应用 411

答案 412

附录统计表 415